Pengaruh Jerat Stagflasi Pada Capaian Laju Investasi di Provinsi Jawa Timur Periode 2019-2022
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the effect of the threat of stagflation on investment realization in East Java Province in 2019-2022. The data studied is quarterly secondary data (time series) from the first quarter of 2019 to the fourth quarter of 2022 with a total sample of 16 quarters (for each variable), sourced from the Central Statistics Agency (BPS) and the Investment and One-Stop Services Office (DPMPTSP). Data analysis techniques used descriptive statistics, classical assumption tests, statistical tests and multiple linear regression analysis which were processed using SPSS version 25 software. The results of this study obtained the Stagflation Threat of GRDP Economic Growth with a Sig. 0.990 > 0.05 so it partially has a positive but not significant effect on investment realization. As a result of obstacles to economic performance such as the Covid-19 pandemic. The Threat of Stagflation Inflation obtained Sig. 0.013 <0.05, so partially has a positive and significant effect on investment realization. East Java was able to rise amid rising inflation. The Threat of Stagflation of Economic Growth (GRDP) and Inflation obtained a Sig value of 0.027 <0.05 so that they simultaneously have a positive and significant effect on investment realization.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».